文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

发布网友发布时间：2024-09-09 15:18

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深度学习虽然在图像和语音处理领域取得了显著突破，但在语义分析上却显得进展缓慢。这主要是因为语言作为高层认知抽象，不同于底层的原始输入，如图像和语音。为解决这一问题，NLP领域开始探索词向量模型，尤其是词向量的分布式表示方法，如Word2Vec和Doc2Vec。

Word2Vec通过神经网络，将单词映射到低维实数向量，消除了One-hot Representation的“词汇鸿沟”和维数灾难问题，使得相关词在向量空间中距离更近，能捕捉到词的语义关系。它有两种主要方法：CBOW和Skip-gram，前者预测上下文，后者反之，通过Huffman编码和Hierarchical Softmax优化计算效率。

Doc2Vec则是Word2Vec的扩展，处理可变长度文本，通过增加段落向量，同时考虑单词的排列顺序，增强了语义分析的上下文理解能力。Sentence2Vec作为Doc2Vec的一种，输入为段落向量，输出为随机抽样词的预测，进一步提升了句子级别的语义表示。

这些词向量模型，如Word2Vec、Doc2Vec和Sentence2Vec，通过深度学习的神经网络技术，为我们理解自然语言提供了强大的工具，广泛应用于情感分析、聚类和文本分类等NLP任务。通过将单词和文档转化为向量空间中的数学对象，这些模型揭示了词语之间的隐含关联，极大地推动了文本处理技术的发展。

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文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型